打造智能资讯引擎：基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析

前言：数据时代的信息洪流，如何做到“千人千面”？

在信息爆炸的时代，每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯？这不仅仅是爬虫技术的问题，更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。

本篇文章将带你从零出发，构建一个具有实际应用价值的 “个性化新闻阅读推荐系统”，从数据采集（爬虫）、文本处理（NLP）、兴趣建模（TF-IDF / 协同过滤 / Embedding）到推荐展示，覆盖整个推荐系统的数据管道闭环。

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一、项目整体架构设计

项目目标：

• 自动爬取多个新闻平台的实时资讯（如新浪、网易、搜狐等）；
• 使用 NLP 技术进行新闻内容的清洗与关键词提取；
• 建立用户兴趣模型，实现基于内容的推荐；
• 支持按关键词、相似度、兴趣标签推送资讯；
• 最终实现一个简易交互式推荐界面（可选）。

系统架构图：

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│ 新闻网站源 │
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│ Python爬虫模块 │───► 多站点爬取 + 去重
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│ 数据清洗 & NLP │──► 分词、关键词提取、摘要
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